第二,使用MacBERT预训练权重初始化模型。第三,将训练集数据转换为MacBERT模型接受的输入格式。MacBERT模型接受的输入格式通常是Token IDs、segment IDs以及attention masks,如图1所示。 图1 MacBERT模型输入 第四,创建一个适合的任务顶层分类器。对于二分类...
例如我们给BERT输入“欲把西[mask]比西子,淡[mask]浓抹总相宜”,它需要根据没有被“mask”的上下文,预测出掩盖的地方是“湖”和“妆”。 相比之下,MacBERT 沿用了 BERT 的整体架构,主要在训练目标上做了改进。 针对MLM 任务改进 Mac = MLM as correction,即校正的 mask 策略。 原始BERT 模型的缺点之一是预...
本文提出了MacBert, 一种利用近义词来对选定的词进行MASK,比如输入句子为:使用语言模型来预测下一个词的概率。使用Mac Masking,获得句子:使用语法建模来预见下一个词的几率。 即将句子中的原词,比如语言模型,预测,概率用它的近义词比如语法建模,预见,几率来替代。这种方式相对于用[MASK]标记来替代原词,减少了pre-tr...
相比之下,MacBERT 沿用了 BERT 的整体架构,主要在训练目标上做了改进。 针对MLM 任务改进 Mac = MLM as correction,即校正的 mask 策略。 原始BERT 模型的缺点之一是预训练和微调阶段任务不一致,pretrain 有 [mask] 字符,而 finetune 没有。 MacBERT 用目标单词的相似单词,替代被 mask 的字符,减轻了预训练和...
MacBERT的核心思想是通过使用Masked Language Modeling(MLM)作为修正器,对原始BERT模型的训练过程进行优化。MLM是BERT模型中使用的一种训练方法,其主要目标是预测被掩码的单词。在MacBERT中,修正器的作用是对原始BERT模型的输出进行进一步的处理,以修正由于上下文信息泄露和错误标签传递导致的问题。MacBERT的实现过程主要包括...
MacBERT是一种预训练语言模型,专门针对中文进行了优化。它基于BERT(双向编码器表示的变形体)模型,并在多个方面进行了改进。 数据:MacBERT使用了大规模的中文语料进行预训练,包括中文维基百科、新闻报道、论坛内容等。这有助于它对中文的理解。 词汇表:MacBERT使用了一个包含大约172,000个汉字的大规模中文词汇表,覆盖...
MacBERT是一种预训练语言模型,专门针对中文进行了优化。它基于BERT(双向编码器表示的变形体)模型,并在多个方面进行了改进。 数据:MacBERT使用了大规模的中文语料进行预训练,包括中文维基百科、新闻报道、论坛内容等。这有助于它对中文的理解。 词汇表:MacBERT使用了一个包含大约172,000个汉字的大规模中文词汇表,覆盖...
MacBert是另一个针对中文的BERT变种,它从多个角度对原始的BERT进行改进。首先,MacBert使用基于字符的嵌入来捕获中文的笔画信息。与英文不同,中文是由笔画构成的,而不同汉字之间的笔画数和结构差异较大。因此,通过引入笔画嵌入,MacBert能够更好地理解中文的语义信息。其次,MacBert还引入了拼音嵌入来帮助模型更好地处理...
MacBERT是一种预训练语言模型,专门针对中文进行了优化。它基于BERT(双向编码器表示的变形体)模型,并在多个方面进行了改进。 数据:MacBERT使用了大规模的中文语料进行预训练,包括中文维基百科、新闻报道、论坛内容等。这有助于它对中文的理解。 词汇表:MacBERT使用了一个包含大约172,000个汉字的大规模中文词汇表,覆盖...